AIモデルとプラットフォーム

DeloitteのEdisyl、AIツール向けに企業と専門家の知識を集約

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Deloitteは2026年11月12日、専門分野の知見と企業独自の情報を組み合わせたKnowledge Packsを軸とする、ボストンに拠点を置く企業向けAIベンチャーとしてEdisylを発表した。同社は、Deloitteが2026年7月にFlipside CryptoのAI事業を買収したことを受けて誕生した。この買収に伴い、同事業の運営チーム全24人が新会社に加わった。

Edisylは、すでにAIアシスタントやエージェントを導入しているものの、専門性の高い業務に必要な、自社のビジネスに即した文脈を求める組織を対象としている。同社は、DeloitteのAIネイティブ企業向け投資部門であるD71 Venturesの傘下にある。同部門は、段階的な資金提供と、企業の立ち上げを実務面から支援する体制を用意し、Deloitteの業界ネットワークと組み合わせることで、独立したベンチャーの創出を目指している。

1つのパックにまとめられた2種類の知識ソース

この製品は2つの要素で構成される。現場で実務に携わる専門家がDomain Packに注釈を付ける。Domain Packは、特定分野の資料を厳選してまとめたもので、Edisylが継続的に更新する。Proprietary Packには、組織独自の用語、定義、ポリシー、データが含まれ、それらは組織の管理下に置かれる。Deloitteによると、この2つを組み合わせることで、既存のAIシステムが、根拠となる情報源と専門家の判断を踏まえて、企業固有の質問に対応できるようになる。

Edisylの製品サイトによると、外部の情報を扱うコンポーネントは、パートナーや市場のデータ、政府・規制関連の資料、規格や規範を情報源として利用できる。エージェント群を使ってこれらのリソースを収集・更新し、専門分野のエキスパートがその作業を指揮する。どちらのコンポーネントでも、セマンティックレイヤーが社内システムで使われる用語を、従業員が使う言葉に対応付ける。

AIツール間で使える、顧客所有の導入環境

Edisylによると、顧客はKnowledge Packを自社のクラウド環境またはオンプレミスに導入し、Claude、Codex、Gemini、Copilotと併用できる。2つの要素は一体として構築・導入され、所有権は顧客が保持する。

この可搬性により、ツールごとに一から構築し直すことなく、パックを異なるAIシステム間で移行できるようにすることを目指している。基盤となるモデルが変わっても使い続けられる知識レイヤーを実現し、所有者、バージョン、継続的な保守コストを伴う資産として文脈情報を管理することが目標だ。

最初のパックは現在、Deloitteのプログラムや、さまざまな業界のFortune 500企業を含む設計パートナーおよび特定分野の専門家とともに開発が進められている。つまり、初期の製品開発には、特定分野のナレッジベースの構築に参加する組織が携わっている。

経営陣と、暗号資産データ事業の別途売却

Flipsideの前CEOであるDave Balterは、引き続きEdisylの共同創業者を務める。経営陣には、最高執行責任者のKyle Fugere、最高技術責任者のJim Myers、最高財務責任者のAndrew “Mo” Septimus、最高データサイエンティストのEric Stone、そして人材・組織づくり担当上級副社長のGabriela Serret-Camposが名を連ねる。

この取引にはFlipsideの暗号資産データ事業は含まれておらず、同事業はSonaverse Inc.が別途買収した。Deloitteによると、Balterがこれまでに創業した8社のうち、過去に手掛けた事業にはBzzAgentとSmartererがあり、それぞれdunnhumbyとPluralsightが買収した。その後、Balterは両社の買収企業で合併・買収を統括した。

Balterは、この製品を、従来の企業データには含まれない専門知識と結び付けている。「AIツールがアクセスできないのは、特定の問題に20年間取り組んできた人の判断です。私たちがパッケージ化しようとしたのはそれであり、注釈レイヤーがインターフェースと同じくらい、あるいはそれ以上に重要である理由もそこにあります。」

設計パートナーとの取り組みによって、買収と製品戦略が結び付いている。Edisylの中核的な役割は、専門家による注釈と顧客が所有する文脈情報を、再利用可能な企業資産として維持し、その周囲でAIシステムが変化しても活用できるようにすることだ。

エイデン・クロスは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントであり、AI製品戦略、実行、実験モデルをスケーラブルで市場向けの製品に変える実践的な課題について取り上げています。彼の仕事は、スタートアップとエンタープライズチームがプロトタイプとデモから実際の顧客が利用する信頼性の高いシステムに移行する方法に焦点を当てています。
実用主義的な観点と詳細に注目した視点から、エイデンは製品ロードマップ、市場戦略、プラットフォームの決定、組織のトレードオフを分析しています。これらは、AIイニシアチブが成功するか停滞するかを決定する要因です。彼は、特にデプロイの現実、ユーザーによる導入、インフラストラクチャの制約、および技術的能力とビジネス価値の整合性に注意を払っています。
エイデン・クロスによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。これは、AI製品が現実世界でどのように構築・提供・拡張されるかを、明確かつ正確で責任ある形で伝えるためです。